LSTM 이용 전력 사용량 예측 초본

데이터가 준비되었으니 본격적으로 전력 사용량을 예측하는 딥러닝 코드에 대해 리뷰해보도록 하겠습니다. 계속해서 성능을 개선해 나가고 있는 중이긴 하지만 출력되는 결과의 변화가 실험을 거듭하여 어느 정도 유사한 값으로 측정되고 미미하게 발전해 나가는 터라 완성 코드로 분류했습니다. 이후에는 조금씩 구조를 추가하거나 파라미터를 조정해서 성능을 개선시킨후 개선 버전으로 포스팅하도록 하겠습니다. 모듈 임포트 모듈을 임포트하고, GPU 사용 가능 여부를 체크한 다음 그래프 확인과 인공지능 학습을 위한 3년치, 4년치 합본 데이터를 각각 저장합니다. 데이터 설정 합본 데이터를 저장할때 인덱스 컬럼이 두번 들어가는 문제가 발생해서 drop 기능을 통해 중복된 순서를 삭제했고, 1년 단위의 데이터가 합쳐져 전체 인덱스범위가 아닌 1년 단위 인덱스가 3번 반복되는 문제는 reset_index를 통해 해결했습니다. # 3년치 데이터 합본 저장 df_3Y = pd.DataFrame() for y in r...